基于知识决策树的SAR影像水田信息提取方法设计开题报告

全文总字数：781字

1. 研究目的与意义

水稻是世界上主要的粮食作物之一，然而随着城市化进程不断深入和人口的迅速扩张，水田面积正不断减少。

因此，加大水田保护实现水稻产量可持续增长正成为一个关键话题。

及时、准确和可靠地获得关于水稻作物分布及其状况的数据，对为决策者提供关于可持续粮食安全、水资源管理和环境的信息至关重要。

2. 国内外研究现状分析

详见文献综述。

3. 研究的基本内容与计划

内容：（1）分析SAR图像的成像原理；（2）研究SAR数据的基本处理流程；（3）研究基于知识的决策树分类方法；（4）分类结果的精度分析及优化方法；计划: 第1周：文献资料搜集，浏览整理文献资料，完成开题报告及文献综述；第2-4周：根据任务书并与指导老师沟通，整理形成论文的实验方案、工作思路及论文大纲； 开展各项实验工作;第5-6周：搜集各种极化SAR数据，并对数据进行预处理，开展各项实验;第7-10周：与论文相关的理论研究，并对不同实验数据的分类结果成图，对精度进行对比分析；第11-12周：论文撰写，完成初稿，并交指导老师审阅；第13-14周：根据指导老师意见修改论文，进一步完善论文内容和论文格；第15-16周：定稿打印，并完成相关论文简介、答辩用PPT演示文稿等。

4. 研究创新点

（1）基于Sentinel 1A SAR数据的水田特征提取与分析。

（2）在特征知识库支持下采用决策树方法对水田进行图像识别的技术方案设计。